Event Streamingは、ユーザー操作や取引発生などの出来事（イベント）を発生順に流し、下流システムへほぼリアルタイムで届けるデータ連携方式です。イベントは「いつ、誰が、何をしたか」を表す事実として扱い、後続の集計や通知、機械学習の特徴量生成につながります。バッチ連携のように一定間隔でまとめて処理する前提ではなく、変化を継続的に反映する設計になります。
Event Streamingの中核は、イベントを追記していくログを中心に、発行側（Producer）と購読側（Consumer）を疎結合にする点です。Consumerは処理位置（オフセット）を管理し、必要なら過去イベントを再生して状態を作り直せる構造になっています。ログ保持期間や再生可能範囲をどう設計するかで、障害復旧と再処理のやりやすさが変わるでしょう。
運用では、イベントスキーマの定義とバージョン管理を先に固め、項目追加や型変更の互換性を担保する必要があります。配信は重複や順序入れ替わりが起きる前提で設計し、重複排除キーと冪等な書き込みで事故を防ぐのが現実的です。権限管理、監査ログ、遅延・滞留の監視、失敗イベントの逃がし先まで揃えると、Event Streamingが止まりにくい基盤になります。
